Wie man die Latenz von KI-Inferenzen validiert
Latenzgrenzen frühzeitig ermitteln
Die Validierung der Latenz von KI-Inferenzprozessen ist anspruchsvoll, da Produktionsumgebungen gleichzeitig mehrere Benutzer, ausführliche Kontextanfragen und mehrstufige Dialoge verarbeiten müssen, anstatt isolierte Benchmark-Anfragen zu bearbeiten. Diese Arbeitslastbedingungen können die Antwortlatenz erhöhen, den Durchsatz verringern, zu verworfenen oder verzögerten Anfragen führen und die GPU-Ressourcen in den verschiedenen Phasen der Inferenzpipeline ungleichmäßig auslasten. Daher lässt sich die tatsächliche Leistung nur schwer allein anhand synthetischer Tests vorhersagen.
Eine effektive Validierung der Latenz von KI-Inferenzprozessen erfordert eine wiederholbare Workload-Simulation, die realistisches Eingabeverhalten, Benutzerkonkurrenz und Antwortmuster widerspiegelt und gleichzeitig die zeitkritische Performance über den gesamten Stack misst. Entwickler benötigen Einblick in Metriken wie die Zeit bis zum ersten Token, die Zeit bis zum letzten Token, Token pro Sekunde, Cache-Auslastung und GPU-Telemetrie, um Engpässe zu identifizieren, Skalierbarkeitsgrenzen zu bewerten und zu verstehen, wie sich Infrastruktur-Designentscheidungen auf die Benutzererfahrung unter produktionsnahen Bedingungen auswirken.
Lösung für Latenzprobleme bei KI-Inferenzen
Siehe Blockdiagramm der Lösung für KI-Inferenzlatenz
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952-1100 KAI Inference Builder Bundle mit 10 Agenten und bis zu 10.000 Eingabeaufforderungen pro Sekunde
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952-1010 KAI Inference Builder Bundle mit 10 Agenten und bis zu 1000 Eingabeaufforderungen pro Sekunde
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952-1001 KAI Inference Builder Bundle mit 2 Agenten und bis zu 100 Eingabeaufforderungen pro Sekunde
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Zusätzliche Ressourcen zur Lösung des Latenzproblems bei KI-Inferenzen
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